привет, помоги установить локально эту нейросеть, тут есть какая то инструкция но я не понимаю что нужно сделать чтобы запустить эту нейронку, вот что написано у них

This is Flux.1-dev ControlNet for low resolution images developed by Jasper research team.

How to use This model can be used directly with the diffusers library

import torch from diffusers.utils import load_image from diffusers import FluxControlNetModel from diffusers.pipelines import FluxControlNetPipeline

Load pipeline

controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained( "jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler", torch_dtype=torch.bfloat16 ) pipe = FluxControlNetPipeline.from_pretrained( "black-forest-labs/FLUX.1-dev", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.bfloat16 ) pipe.to("cuda")

Load a control image

control_image = load_image( "https://huggingface.co/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler/resolve/main/examples/input.jpg" )

w, h = control_image.size

Upscale x4

This can be set to any arbi

Привет! Давай разберемся, как установить и запустить эту нейросеть локально. Для этого тебе нужно выполнить несколько шагов:

1. Установить необходимые библиотеки:

   • Убедись, что у тебя установлен Python (рекомендуется версия 3.8 или выше).

   • Установи библиотеку diffusers и другие необходимые зависимости. Это можно сделать с помощью pip:

     pip install torch diffusers
     

2. Скачать и запустить модель:

   • Создай Python-скрипт, например, run_model.py, и вставь в него код из инструкции. Вот полный пример кода:

     import torch
     from diffusers.utils import load_image
     from diffusers import FluxControlNetModel
     from diffusers.pipelines import FluxControlNetPipeline
     
     # Load pipeline
     controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(
       "jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler",
       torch_dtype=torch.bfloat16
     )
     pipe = FluxControlNetPipeline.from_pretrained(
       "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
       controlnet=controlnet,
       torch_dtype=torch.bfloat16
     )
     pipe.to("cuda")
     
     # Load a control image
     control_image = load_image(
       "https://huggingface.co/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler/resolve/main/examples/input.jpg"
     )
     
     w, h = control_image.size
     
     # Upscale x4
     # This can be set to any arbitrary scale factor
     result = pipe(
       prompt="A high resolution image",
       image=control_image,
       num_inference_steps=50,
       guidance_scale=7.5,
       height=h * 4,
       width=w * 4
     ).images[0]
     
     # Save the result
     result.save("upscaled_image.png")
     

3. Запустить скрипт:

   • Убедись, что у тебя есть доступ к GPU (CUDA), так как модель использует его для ускорения вычислений.

   • Запусти скрипт:

     python run_model.py
     

После выполнения этих шагов, скрипт загрузит модель и выполнит upscale изображения, сохранив результат в файл upscaled_image.png.

Если у тебя возникнут какие-либо ошибки или вопросы, не стесняйся спрашивать!